使用 jupyter-notebook + python + matplotlib 进行数据可视化
上次用 python 脚本中定期查询数据库,监视订单变化,将时间与处理完成订单的数量进行输入写入日志,虽然省掉了人为定时查看数据库并记录的操作,但是数据不进行分析只是数据,要让数据活起来!
为了方便看出已完成订单的趋势,又不想想到使用Excel, 想到手动绘制表格填入数据就充满了抵触,哈哈,能用代码完成的事绝不手操,不能愧对python!
先确保python环境和pip已经安装好
这个过程分为3步: 安装 jupyter-notebook ——> 安装matplotlib ——> 写代码呗
1. 为什么用 jupyter-notebook ,jupyter安装方便,功能强大,基于浏览器编辑运行,数据可视化支持友好 ....
安装: pip install jupyter notebook
运行: 在cmd 中输入: jupyter-notebook
你将看到如下信息界面:

浏览器会默认打开127.0.0.1:8888,如果没有,手动复制红框地址在浏览器打开,然后你就可以愉快地使用jupyter了!
在右上角有个NEW按钮,可以看到jupyter支持创建的类型,python3: 一个交互式的python环境,支持tab 提示补全, Text File:普通文本文件, Folder: 文件夹, Terminal: 比系统cmd更舒服的控制台


还可以用ls ,pwd等linux命令 是不是很强大!
2. 安装matplotlib, Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。
pip install matplotlib
3. 如果有log文件内容如下:
------------------current time: 2019-09-11 11:33:55, finished order count: 0 --------------------
------------------current time: 2019-09-11 11:43:55, finished order count: 63 --------------------
------------------current time: 2019-09-11 11:53:55, finished order count: 117 --------------------
------------------current time: 2019-09-11 12:03:55, finished order count: 135 --------------------
------------------current time: 2019-09-11 12:13:55, finished order count: 185 --------------------
------------------current time: 2019-09-11 12:23:55, finished order count: 218 --------------------
要将时分秒数据作为x轴数据,0,63,117等订单数据作为y轴数据,看代码:
# -*- coding=utf-8 -*-
import re
import pandas
from matplotlib import pyplot as plt with open('../log.log','r') as f:
lines = f.readlines() x = []
y = []
for line in lines:
date = re.search(r' (\d+:\d+:\d+)',line).group(1)
x.append(date)
finishOrder = re.search(r'count: (\d+)', line).group(1)
y.append(int(finishOrder)) plt.figure(figsize=(20,10)) #创建绘图对象 指定figure的宽和高,单位为英寸
plt.plot(x,y,"o--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度)
plt.xticks(rotation=25) # 旋转角度,避免x轴间距不足导致重叠
plt.tick_params(labelsize=14)
for x,y in zip(x,y):
plt.text(x,y + 5,'%.0f' %y,ha = 'center',fontsize = 14) # 使折现节点显示具体的值 , +5 表示节点的值位于节点的上下距离高度
plt.xlabel("时间段",fontproperties="SimSun",fontsize = 18) #X轴标签 fontproperties设置字体,不然会中文乱码
plt.ylabel("已完成订单数",fontproperties="SimSun",fontsize = 18)
plt.title("趋势图",fontproperties="SimSun",color='red',fontsize = 24) #图标题
plt.savefig('趋势图.png') # 保存生成的趋势图到本地 必须写在show前面,不然保存的图片是空白的
plt.show() #显示图
看效果:

使用 jupyter-notebook + python + matplotlib 进行数据可视化的更多相关文章
- python matplotlib(数据可视化)
吐槽 网上搜了不少matplotlib安装方法(不信,你可以试试.) 我只能说,除了太繁琐,就是没什么用! 如果你是python3.6.5版本 我给你最最最正确的建议: 直接打开cmd,找到pip用命 ...
- matplotlib实现数据可视化
一篇matplotlib库的学习博文.matplotlib对于数据可视化非常重要,它完全封装了MatLab的所有API,在python的环境下和Python的语法一起使用更是相得益彰. 一.库的安装和 ...
- python grib气象数据可视化
基于Python的Grib数据可视化 利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心 ...
- TensorFlow Jupyter Notebook 和matplotlib安装配置
Jupyter Notebook 和matplotlib Jupyter Notebook安装 Python 3 : python3 -m pip install --upgrade pip pyth ...
- 基于matplotlib的数据可视化 - 笔记
1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一 ...
- python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法
转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib pl ...
- python 爬虫与数据可视化--python基础知识
摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个 ...
- python 爬虫与数据可视化--matplotlib模块应用
一.数据分析的目的(利用大数据量数据分析,帮助人们做出战略决策) 二.什么是matplotlib? matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB ...
- 【Matplotlib】数据可视化实例分析
数据可视化实例分析 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令 ...
随机推荐
- Okhttp3 网络请求框架与 Gson
Maven环境 : <dependency> <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId> <artifactId>o ...
- Spring Boot 整合 JPA 使用多个数据源
介绍 JPA(Java Persistence API)Java 持久化 API,是 Java 持久化的标准规范,Hibernate 是持久化规范的技术实现,而 Spring Data JPA 是在 ...
- JVM实战---类加载的过程
任何程序都需要加载到内存才能与CPU进行交流 同理, 字节码.class文件同样需要加载到内存中,才可以实例化类 ClassLoader的使命就是提前加载.class 类文件到内存中 在加载类时,使用 ...
- 【POJ - 2431】Expedition(优先队列)
Expedition 直接中文 Descriptions 一群奶牛抓起一辆卡车,冒险进入丛林深处的探险队.作为相当差的司机,不幸的是,奶牛设法跑过一块岩石并刺破卡车的油箱.卡车现在每运行一个单位的距离 ...
- Windows Server 2008创建域环境
介绍一下域环境搭建,域主要用于中大型企业,小型企业计算机数量不多,而中大型企业计算机比较多,使用域可以方便管理,安全性也比在工作组中安全 1.安装完操作系统默认都属于WORKGROUP工作组. 2.安 ...
- G-P-M 模型
G-P-M 模型概述 每一个OS线程都有一个固定大小的内存块(一般会是2MB)来做栈,这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量.这个固定大小的栈同时很大又很小.因为2 ...
- C#_细说Cookie_Json Helper_Cookies封装
阅读目录 开始 Cookie 概述 Cookie的写.读过程 使用Cookie保存复杂对象 Js中读写Cookie Cookie在Session中的应用 Cookie在身份验证中的应用 Cookie的 ...
- CSS布局:元素水平垂直居中
CSS布局:元素水平垂直居中 本文将依次介绍在不同条件下实现水平垂直居中的多种方法 水平垂直居中是在写网页时经常会用到的需求,在上两篇博客中,分别介绍了水平居中和垂直居中的方法.本文的水平垂直居中就是 ...
- jsDeliver+github使用教程,免费的cdn
欢迎访问我的个人博客皮皮猪:http://www.zhsh666.xyz 前言:CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.CDN是构建在网络之上的内容分发网络,依 ...
- JWT原理 使用(入门篇)
1.JWT简介 JWT:Json Web Token,是基于Json的一个公开规范,这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息,他的两大使用场景是:认证和数据交换 使用起来就是,由 ...